KI – eine Begriffsbestimmung
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Chatverlauf mit ChatGPT am 02.09.2025 Ich: Würdest du von dir selbst behaupten, dass du eine KI im herkömmlichen Sinn bist? ChatGPT: Kommt darauf an, was du mit „im herkömmlichen Sinn“ meinst Wenn man darunter versteht, was man landläufig unter „KI“ kennt – also ein System, das mit Algorithmen und Daten Muster erkennt, Texte generiert oder Aufgaben löst – dann ja, ich bin eine KI. Aber im engeren, klassischen Sinn von „Künstlicher Intelligenz“ (wie man es früher oft meinte: maschinelles Denken oder etwas, das wie ein menschlicher Verstand funktioniert), bin ich es nicht. Ich habe kein Bewusstsein, keine eigenen Absichten und kein echtes Verständnis der Welt. Ich verarbeite Sprache statistisch und kontextbasiert, um sinnvolle Antworten zu erzeugen. Kurz: Ich bin ein Sprachmodell, das KI-Technologien nutzt, aber nicht „intelligent“ im menschlichen oder philosophischen Sinn. ChatGPT: Möchtest du, dass ich dir den Unterschied zwischen klassischen KI-Ansätzen (wie Expertensystemen) und modernen KI-Modellen wie mir genauer erkläre? |
Wie Sie bereits dem kurzen Chat entnommen haben, ist ChatGPT keine KI, die während der Nutzung weiterlernt oder sich selbständig entwickelt. Vielmehr basiert ChatGPT auf KI-Technologien, die im Vorfeld mit großen Datenmengen trainiert wurden. Im Kapitel Was ist ein Large Language Model erfahren Sie ausführlicher, wie ChatGPT funktioniert. An dieser Stelle soll es zunächst darum gehen, den Begriff Künstliche Intelligenz zu definieren.
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ geht zurück auf die 1950er-Jahre, als die ersten theoretischen Grundlagen gelegt wurden. Seitdem hat sich das Verständnis von KI mehrfach gewandelt und ist immer wieder auch Moden unterworfen. Manche Forscher vertreten die Ansicht, dass man nur dann von „Intelligenz“ sprechen sollte, wenn die Arbeitsweise einer Maschine für den Menschen nicht mehr vollständig durchschaubar ist. Sobald das Prinzip verstanden ist, verliert der Begriff nach dieser Sichtweise seine Gültigkeit.
Für dieses Handbuch möchte ich KI pragmatisch als eine besondere Form von Computerleistung verstehen, die auf Algorithmen basiert und in der Lage ist, Antworten zu formulieren, Diagnosen zu erstellen oder sogar kreative Ergebnisse hervorzubringen.
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Ein neuronales Netz ist wie das Gehirn aufgebaut, es besteht aus vielen kleinen „Neuronen“, die miteinander verbunden sind. Das Besondere ist, dass dieses Netz durch Anwendung immer besser wird. Es lernt aus seinen Fehlern. |
Dabei unterscheidet man verschiedene Ansätze:
- Maschinelles Lernen (Machine Learning): Ein System erkennt Muster in Daten und kann Wahrscheinlichkeiten berechnen, z. B. ob ein Bild zu einer bestimmten Kategorie gehört.
- Neuronale Netze und Deep Learning: Hier werden Informationen in mehreren Schichten verarbeitet. Besonders im Deep Learning gibt es hochkomplexe Strukturen, die Wissen generieren, Muster kombinieren und dadurch eigenständig Entscheidungen treffen können. Ein spezielles Verfahren sind sogenannte Generative Adversarial Networks (GANs), bei denen zwei neuronale Netze im Wettbewerb stehen: Eines erzeugt neue Daten (z. B. Bilder), während das andere prüft, ob diese echt oder künstlich sind – ein permanenter Faktencheck sozusagen.
Diese Entwicklungen zeigen, dass KI nicht nur eine technische Innovation ist, sondern auch unser Verständnis von Kreativität, Wissen und Intelligenz herausfordert.
Verwendete Literatur:
Christliche Schulen Baden-Württemberg 